【优雅代码】11-stream精选/@functional懒加载示例

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• 视频讲解
• 可直接运行的完整代码
• 上一篇拒绝if/else数据校验及转换
• 下一篇hessian、kryo、json序列化大对比

1.背景

主要是对@functional简单示例，复杂示例会在18~20期展示。之前在优雅代码系列的第3节分享过了optional的用法,这边就不再赘述了

2.常用部分

2.1示例

该部分包含了个人日常开发中95%以上的使用场景，或者其变种

public static void ordinaryUsed() {
    // 并行流，会乱序
    System.out.println("Step1");
    Stream.of(1, 2, 3, 4).parallel().forEach(System.out::print);
    System.out.println();
    System.out.println("Step2");
    // 并行流+收集保证不会乱序
    Stream.of(1, 2, 3, 4).parallel().collect(Collectors.toList()).forEach(System.out::print);
    System.out.println();
    System.out.println("Step3");
    // 获取唯一数据
    System.out.println(Stream.of(1, 2, 3, 4).filter(s -> s.equals(1)).findAny().get());
    System.out.println("Step4");
    // 条件过滤获取新数据-list/set
    System.out.println(Stream.of(1, 2, 3, 4).filter(s -> s > 3).collect(Collectors.toList()));
    // 条件过滤获取新数据-map
    System.out.println("Step5");
    System.out.println(new HashMap<Integer, Integer>() {{
        put(1, 1);
        put(2, 2);
        put(3, 3);
        put(4, 4);
    }}.entrySet().stream().filter(s -> s.getKey() > 3).collect(Collectors.toMap(Map.Entry::getKey, Map.Entry::getValue)));
    System.out.println("Step6");
    // list做物理分页
    List<Integer> list = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5).collect(Collectors.toList());
    int pageNum = 2;
    int pageSize = 3;
    System.out.println(list.stream().skip((pageNum - 1) * pageSize).limit(pageSize).collect(Collectors.toList()));
    // 循环创建连续数字list
    System.out.println("Step7");
    System.out.println(IntStream.range(0, 10).boxed().collect(Collectors.toList()));
    // list循环获取索引下标
    System.out.println("Step8");
    IntStream.range(0, list.size()).forEach(x -> System.out.print(list.get(x)));
    System.out.println();
    // list对象-转map，注意key不能相同，否则会报错
    System.out.println("Step9");
    System.out.println(Stream.of(TestEnum.values()).collect(Collectors.toMap(TestEnum::getCode, s -> s)));
    System.out.println("Step10");
    // list对象-转map嵌list,根据选择的属性进行合并
    System.out.println(Arrays.stream(TestEnum.values()).collect(Collectors.groupingBy(TestEnum::getDesc)));
}

• 输出如下

Step1
3421
Step2
1234
Step3
1
Step4
[4]
Step5
{4=4}
Step6
[4, 5]
Step7
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
Step8
12345
Step9
{1=TestEnum.EXCEL(super=EXCEL, code=1, desc=excel), 2=TestEnum.PPT(super=PPT, code=2, desc=ppt)}
Step10
{excel=[TestEnum.EXCEL(super=EXCEL, code=1, desc=excel)], ppt=[TestEnum.PPT(super=PPT, code=2, desc=ppt)]}

2.2说明

Lambda 表达式免去了使用匿名方法的麻烦

3.@functional懒加载应用

模拟场景1，从redis获取数据。
模拟场景2，打印日志。

/**
 * Consumer ：
 * 1.主要适用于没有返回值的,
 * 2.可以在方法内部抽1个小方法，注意该方法只能传1个参数，且一定要简单，复杂的话还是直接抽方法，仅仅是处理代码重复问题
 * Supplier主要适用于有返回值的
 * predicate
 * 1.和consumer类似，可以在方法内抽小方法，也只接受一个参数
 * 2.接受传参方式的判断，可应用于多个复杂判断拆成小单元时再行组合，应用场景少
 * <p>
 * 虽然只接收一个参数但可以是对象
 *
 * @author 876651109@qq.com
 * @date 2021/2/10 9:25 上午
 */
public class Delay {
    public static <T> T getFromRedisAndRefresh(String redisKey, Supplier<T> method) {
        // 从redis获取数据
        T redisData = getKey(redisKey);
        if (redisData != null) {
            System.out.println("redis hit");
            return redisData;
        } else {
            System.out.println("redis not hit");
            T data = method.get();
            System.out.println("redis refresh");
            return data;
        }
    }

    private static <T> T getKey(String redisKey) {
        if (redisKey.equals("1")) {
            return (T) new Integer(0);
        }
        return null;
    }

    public static void showLog(int level, Consumer method) {
        // 日志级别等于3的时候输出日志同时执行计算，避免了传统的先计算再判断
        if (level >= 4) {
            method.accept(String.format("current level is %s", JSON.toJSONString(level)));
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 模拟场景1，从redis获取数据。 
        // 输出
        int data1 = 1;
        getFromRedisAndRefresh("1", () -> {
            // 从数据库拿到1
            System.out.println("get From database" + data1);
            return data1;
        });
        // 不输出
        int data2 = 2;
        getFromRedisAndRefresh("2", () -> {
            // 从数据库拿到2
            System.out.println("get From database" + data2);
            return data2;
        });


        // 模拟场景2，打印日志。
        // 不输出
        showLog(3, System.out::println);

        // 输出
        showLog(4, System.out::println);
    }
}

输出如下,代表redisKey如果是1则直接返回redis结果redisKey如果是2则没有命中，需要去数据库加载。日志级别大于等于4的时候输出日志同时执行计算，避免了传统的先计算再判断

redis hit
redis not hit
get From database2
redis refresh
current level is 4

4.非常用部分

这部分就不是个人感悟了，网上有各种使用，这里仅列举部分场景

public static void predicate() {
    Predicate<Integer> predicate = x -> x > 7;
    System.out.println(predicate.test(10)); //输出 true
    System.out.println(predicate.test(6));  //输出 fasle
    /**
     * 2、大于7并且
     */
    //在上面大于7的条件下，添加是偶数的条件
    predicate = predicate.and(x -> x % 2 == 0);
    System.out.println(predicate.test(6));  //输出 fasle
    System.out.println(predicate.test(12)); //输出 true
    System.out.println(predicate.test(13)); //输出 fasle
    /**
     * 3、add or 简化写法
     */
    predicate = x -> x > 5 && x < 9;
    System.out.println(predicate.test(10)); //输出 false
    System.out.println(predicate.test(6));  //输出 true
}

public static void reduce() {
    // 从40开始，迭代+2，共20个
    List<Integer> list3 = Stream.iterate(40, n -> n + 2).limit(20).collect(Collectors.toList());
    System.out.println(list3);
    // 从10的基础上全部相加
    int reducedParams = Stream.of(1, 2, 3)
            .reduce(10, (a, b) -> a + b, (a, b) -> {
                return a + b;
            });
    System.out.println(reducedParams);
}